简介:用时间序列分析方法做预报,是气象预报中的重要方法之一。气象上观测资料随时间变化大多属非平稳的。所谓非平稳时间序列,表示其统计特征量随时间变化主要有三种表现形式。一种是序列平均值Xt随时间而变,表现为它的一个现实曲线在一条水平线的上下波动大:另一种是序列标准差St随时间变化。这表现为它的一个现实的曲线的波动幅度较大;第三种表现更为复杂,序列均值Xt和标准差St同时随时间而变,这表现为它的一个现实曲线上下波动大,同时波动幅度也大。对于上述三种非平稳序列,至今没有理想的处理办法。本文介绍差分模型方法,能在一定程度上消除均值随时间的变化,而后建立差分自回归模型。效果较好。
简介:以二阶的情形讨论了Poincaré差分方程y(n+m)+(a1+p1(m))y(n+m-1)+…+(an+pn(m)y(m)=0当其常系数部分x(n+m)+a1x(n+m-1)+…+anx(m)=0的特征方程有相同的根时,解的渐近性质,通过不动点方法给出了Poincaré差分方程的解渐近于其常系数方程解的条件,并给出了渐近式高阶项的估计。